OpenCV を使用した数独四角形境界検出の凸欠陥を修正するにはどうすればよいですか?

数独の正方形の凸面の欠陥

数独パズルを解くために OpenCV を利用する過程で、数独の正確な境界を特定する際に不規則性が発生する可能性があります。数独広場。この問題は、輪郭近似法の近似特性に起因する凸面の欠陥に関係しています。

質問: OpenCV でこれらの歪みを修正したり、元の輪郭と近似された輪郭の間の差異を緩和するにはどうすればよいですか?

回答:

この回答では、Mathematica から OpenCV への変換が必要なソリューションが提案されています。この戦略では、次のようないくつかの画像処理技術が使用されます。

1.明るさ調整:

グレースケール ピクセル値を閉演算出力で除算してピクセル値を正規化し、コントラストを強化します。

2.グリッド抽出:

連結成分分析を使用して数独領域を特定し、最大の凸面領域を持つ成分を分離します。

3.マスクの作成:

特定されたコンポーネントを塗りつぶして、数独グリッドのマスク イメージを生成します。

4.グリッド ラインの検出:

マスクされた画像の 2 次微分フィルターを使用して、垂直と水平のグリッド ラインを区別します。その後、二値化と連結成分分析を利用してグリッド線を抽出し、ノギスを使用して非グリッド成分を除去します。

5.グリッド線の交差:

垂直/水平グリッド線のセットごとに 2x10 のマスク イメージを作成します。これらの線の交点を膨張させて重心を計算し、グリッド線の交点を表します。

6.画像変換:

グリッド線の交点を使用して X/Y 座標の補間関数を定義します。これらの関数に基づいて画像変換を実行して、長方形の Sudoku グリッドを実現します。

提供されるソリューションには OpenCV への適応が必要ですが、使用される基本的な画像処理技術により、Sudoku の正方形識別における凸状欠陥を解決するためのフレームワークが提供されます。

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